计算机视觉可以通过自动化医学影像分析、提高诊断准确性以及协助患者监护来增强医疗保健。它使机器能够解释视觉数据，如X光片、核磁共振（MRI）或视频流，从而减少人为错误并加快工作流程。开发者可以使用卷积神经网络（CNN）或目标检测算法等技术构建处理这些输入的系统，直接解决临床挑战。
一个关键应用领域是医学影像。例如，计算机视觉算法可以识别X光片中的肿瘤或检测视网膜扫描中的糖尿病视网膜病变迹象。像 Google DeepMind 这样的工具已成功展示了分析眼部扫描以预测疾病进展的能力。同样，CT扫描也可以进行处理，以达到与放射科医生媲美的精度来发现内出血或骨折。这些系统通过在带标签的数据集上训练模型来识别模式，从而在专家资源有限的地区实现可扩展的筛查。开发者可以通过API将这些模型集成到医院系统中，在患者检查期间实现实时分析。
另一个领域是患者监护和诊断。配备计算机视觉的摄像头可以在康复环境中跟踪患者的运动，评估物理治疗患者的恢复进展。例如，姿势分析算法可以标记步态或平衡方面的偏差，为临床医生提供客观反馈。在重症监护病房，视觉系统可以使用非接触式方法监测呼吸频率等生命体征，警报工作人员注意突然变化。像 Binah.ai 这样的初创公司利用智能手机摄像头通过细微的皮肤颜色变化来估算心率和血氧水平。开发者可以通过结合边缘计算实现低延迟处理和隐私保护技术来处理敏感数据，从而实现这些功能。
最后，计算机视觉支持手术辅助和自动化。像达芬奇外科手术系统这样的机器人系统利用实时视觉数据在微创手术中指导外科医生，从而提高精度。在病理学领域，算法可以自动化诸如计算活检切片中的癌细胞等任务，从而减少人工劳动。像 MONAI 这样的开源框架为医学影像分析提供了工具，使开发者能够根据特定应用场景调整模型。通过将计算机视觉集成到医疗保健工作流程中，开发者可以创建既能改善结果，又能通过安全数据处理遵守 HIPAA 等标准的解决方案。